电力系统自动化
電力繫統自動化
전력계통자동화
AUTOMATION OF ELECTRIC POWER SYSTEMS
2014年
22期
63-69
,共7页
陈德扬%李亚楼%江涵%徐得超
陳德颺%李亞樓%江涵%徐得超
진덕양%리아루%강함%서득초
潮流计算%并行计算%图形处理器%稀疏线性方程组%道路树
潮流計算%併行計算%圖形處理器%稀疏線性方程組%道路樹
조류계산%병행계산%도형처리기%희소선성방정조%도로수
power flow calculation%parallel computing%graphic processing unit (GPU)%sparse linear system equations%path tree
针对大规模电网分析及能量管理系统对快速潮流计算的需求,提出了一种适于图形处理器(GPU)的基于道路树分层的稀疏矩阵直接分解算法,并结合该算法在GPU上实现了基于牛顿-拉夫逊法的潮流计算.为提高基于GPU的计算效率,首先在GPU上实现了潮流方程式右端项生成、雅可比矩阵生成、LU分解以及前推回代求解,减少了CPU和GPU之间的数据传输时间.其次,针对GPU中寄存器-缓存-显存多级存储架构,改进数据存储方式,减少了读取延迟.进一步,考虑GPU线程组织特点,优化任务分配,增加了计算并行度.最后,对比基于CPU的电力系统分析综合程序(PSASP)潮流计算模块,进行了数值仿真测试.结果表明,随着节点数的增加,所提出的程序计算优势越来越显著,算例规模达到43 602个节点时可获得5.172倍的加速比,验证了算法的有效性和实用性.
針對大規模電網分析及能量管理繫統對快速潮流計算的需求,提齣瞭一種適于圖形處理器(GPU)的基于道路樹分層的稀疏矩陣直接分解算法,併結閤該算法在GPU上實現瞭基于牛頓-拉伕遜法的潮流計算.為提高基于GPU的計算效率,首先在GPU上實現瞭潮流方程式右耑項生成、雅可比矩陣生成、LU分解以及前推迴代求解,減少瞭CPU和GPU之間的數據傳輸時間.其次,針對GPU中寄存器-緩存-顯存多級存儲架構,改進數據存儲方式,減少瞭讀取延遲.進一步,攷慮GPU線程組織特點,優化任務分配,增加瞭計算併行度.最後,對比基于CPU的電力繫統分析綜閤程序(PSASP)潮流計算模塊,進行瞭數值倣真測試.結果錶明,隨著節點數的增加,所提齣的程序計算優勢越來越顯著,算例規模達到43 602箇節點時可穫得5.172倍的加速比,驗證瞭算法的有效性和實用性.
침대대규모전망분석급능량관리계통대쾌속조류계산적수구,제출료일충괄우도형처리기(GPU)적기우도로수분층적희소구진직접분해산법,병결합해산법재GPU상실현료기우우돈-랍부손법적조류계산.위제고기우GPU적계산효솔,수선재GPU상실현료조류방정식우단항생성、아가비구진생성、LU분해이급전추회대구해,감소료CPU화GPU지간적수거전수시간.기차,침대GPU중기존기-완존-현존다급존저가구,개진수거존저방식,감소료독취연지.진일보,고필GPU선정조직특점,우화임무분배,증가료계산병행도.최후,대비기우CPU적전력계통분석종합정서(PSASP)조류계산모괴,진행료수치방진측시.결과표명,수착절점수적증가,소제출적정서계산우세월래월현저,산례규모체도43 602개절점시가획득5.172배적가속비,험증료산법적유효성화실용성.
